本研究提出了一个系统框架，用于评估地球物理学中基础模型的应用流程。通过结合转移学习与物理约束，减少了对标记数据的依赖，提高了计算效率，并增强了模型的物理一致性和可解释性。

介绍了SLIM开源软件框架，可用于计算地球物理学和反演问题，包括波动方程和多相流模拟。该软件可读性强且可扩展，可利用高性能计算。演示了设计原则及其益处，用于反演渗透率，涉及机器学习。